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J-GLOBAL ID：202202242410714504   整理番号：22A0959178

次世代多重アクセスのための変分推論に基づくスパース信号検出【JST・京大機械翻訳】

Variational Inference Based Sparse Signal Detection for Next Generation Multiple Access

著者 (6件)： Han Rui (School of Cyber Science and Technology, Beihang University, Beijing, China) ,  Bai Lin (School of Cyber Science and Technology, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Weizheng (School of Electrical Engineering and Telecommunications, The University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia) ,  Liu Jianwei (School of Cyber Science and Technology, Beihang University, Beijing, China) ,  Choi Jinho (School of Information Technology, Deakin University, Burwood, VIC, Australia) ,  Zhang Wei (School of Electrical Engineering and Telecommunications, The University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia)
資料名： IEEE Journal on Selected Areas in Communications  (IEEE Journal on Selected Areas in Communications)
巻： 40  号： 4  ページ： 1114-1127  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0908B  ISSN： 0733-8716  CODEN： ISACEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 次世代多重アクセス(NGMA)スキームは,次世代システムのための低複雑性アプローチの開発を動機づける多数のデバイスに対する大規模アクセスをサポートすると考えられる。一般化空間変調(SM)をシステムに適用することができるので,多くの圧縮センシング(CS)再構成アルゴリズムを,スパース信号の検出のために展開し,一方,CSベースの手法の複雑性は,アンテナの数に比例した。計算量を低減するために,受信信号をグループに分割するスパース信号を検出する2段階アプローチを提案した。次に,凝集信号の活性変数を決定し,スパース信号検出を活性群に属する信号で行った。活性変数検出の間,変分推論アルゴリズムを適用して,活性変数を決定した。さらに,活性変数検出の性能を解析するために,J-発散を,分布間の距離を測定するために提案し,一方,J-発散の近似式を誘導した。シミュレーション結果は,提案した方式が低複雑性で良好な検出性能を提供できることを示した。さらに,J-発散は検出性能を測定する評価尺度として有用であることを確認した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  アンテナ ,  凝集 ,  検出 ,  シミュレーション ,  計算量 ,  *多重化 ,  信号再生 ,  近似式
準シソーラス用語： 複雑性 ,  低複雑性 ,  受信信号 ,  空間変調 ,  圧縮センシング ,  再構成アルゴリズム ,  *スパース信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  通信方式一般  (ND07010E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 次世代 ,  多重 ,  アクセス ,  変分推論 ,  スパース信号